[3차 프로젝트] #2 프로젝트_개인 맞춤형 주가 예측 시스템 [ 광주인공지능학원]

 

광주인공지능학원 스마트인재개발원에서 진행한 마지막 프로젝트입니다. 

2021.09.06 - [분류 전체보기] - [3차 프로젝트] #1 프로젝트_개인 맞춤형 주가 예측 시스템 [ 광주인공지능학원]

[3차 프로젝트] #1 프로젝트_개인 맞춤형 주가 예측 시스템 [ 광주인공지능학원]

 

위 포스팅과 이어집니다.

 

표지 이미지 : https://kr.freepik.com/vectors/people

 

이번 포스팅은 광주인공지능학원 스마트인재개발원에서 진행한 마지막 프로젝트 결과물입니다. 

이전 포스팅을 참고하거나 위 사진을 보시면 프로젝트 주제는 주식으로 저희 팀이 만들게 된 서비스는 개인 맞춤형 권리락과 SNS를 활용한 주가 예측 서비스입니다.

 

 

이전 포스팅에 기재된 제안방법에 따른 유스 케이스입니다. 유스 케이스는 UML(통합 모델링 언어)의 액터와 액터가 요구하여 시스템이 수행하는 일의 목표입니다.  

 

 

서비스 흐름도입니다. 저희 앱은 대신증권의 API를 활용하였습니다.  화면은 Wed View로 구현하였으며 톰캣 서버에서 웹 페이지를 받아오고, DB에서 가져온 데이터는 웹으로 전송합니다. Apache TOMCAT 맞춤 예측 서비스를 사용하면 사용자의 입력 정보를 딥러닝 모델로 예측합니다. 오라클 DB를 통해 사용자 정보, 필요 정보를 저장합니다. 

 

 

서비스 개발에 활용한 주요 개발 도구들입니다. JAVA, Servlets&Jsp, Flask, Python 등을 사용하였습니다. 

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다음은 저희 서비스의 기능 구현 부분입니다. 기능을 구현하면서 광주인공지능학원 스마트인재개발원 선생님들의 도움을 많이 받았습니다.

 

 

첫 번째 주 기능인 개인 맞춤형 주가 예측을 위한 기능 구현입니다. 이 기능을 실행시키기 위해 증권사의 과거 주가 데이터를 수집하여 학습 데이터로 사용하였습니다. 이를 위하여 수집한 데이터는 시가, 고가, 저가, 종가, 거래량, 수정주가 비율, 총 상장 수 등이 있습니다. 수집한 데이터는 과거 5년간의 데이터입니다. 

 

 

주식을 하시는 분들은 알고 있다시피 주가 변동에는 외부 요인이 높습니다. 금리, 환율, 원자재, 물가, 경기변동 등 많은 요인이 존재하지만 이에 대한 데이터를 저희 서비스에  일일이 반영하기는 어렵습니다.  또한 알려진 정보 외에 개개인이 가진 정보가 있을 수 있는데, 이와 같은 상황에서 저희 서비스가 빛을 냅니다. 남들에게는 알려주기 싫은, 어려운 고급 정보들 입력하여 주가를 확인해 볼 수 있습니다.

개인이 외부요인을 추가할 수 있게 Standardscaler 사용하여 외부 요인 값 입력받도록 하였습니다.  입력받은 값을 Standardscaler에 적용하여 주가 데이터에 반영하였습니다.

이 외에도 KMV 모형을 통해 매수 추천종목 예측, SNS 자연어 분석을 통한 기업 점수화의 기능을 구현하였습니다.

 

 

위 이미지는 저희 서비스의 기대효과입니다. 첫 번째 주식 입문자에게 손실의 위험성을 낮춰줍니다. 두 번째 간편한 UI로 주식에 쉽게 접근할 수 있습니다. 세 번째 주가 예측 종목추천으로 사용자의 수익성 상승을 기대할 수 있습니다.

 

이렇게 8월 31일 마무리하였습니다!

마지막 프로젝트를 마무리할 수 있게 도와주신 광주인공지능학원 스마트인재개발원 선생님들 감사합니다.

광주인공지능학원에서 진행된 수업입니다.

http://www.smhrd.or.kr

스마트인재개발원